丹灶升降機(jī)出租 吊臂登高車(chē) 站人車(chē)出租139 2829 2824   大瀝 南海周邊  城市廣場(chǎng) 獅山 里水  千燈湖  西樵  平洲 南海大道北   鹽步  丹灶  黃岐 九江鎮(zhèn) 官窯   金沙洲 松崗 天佑  

    多路稱重傳感器輸出的關(guān)聯(lián)模型大量實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，登高車(chē)衡各路稱重傳感器的輸出相互關(guān)聯(lián)，存在某種非線性函數(shù)關(guān)系。設(shè)xj為第j個(gè)稱重傳感器稱重信號(hào)(j=1,2,…,N)，稱重傳感器j的輸出是其它N-1路稱重傳感器輸出的非線性函數(shù)。這種函數(shù)關(guān)系復(fù)雜，實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)它們至少受以下因素影響：（1）被測(cè)載荷加載在承載器上的位置，這種位置關(guān)系體現(xiàn)為各傳感器輸出變化量的相互影響。（2）被測(cè)載荷的重量。同等條件下，被測(cè)載荷重量越大，稱重傳感器j的輸出xj越大。（3）登高車(chē)衡秤體結(jié)構(gòu)與安裝的影響，主要是秤體的剛度與強(qiáng)度、登高車(chē)衡加工與安裝過(guò)程中產(chǎn)生的內(nèi)應(yīng)力、機(jī)械形變和尺寸誤差等非線性因素。（4）稱重傳感器本身的影響，如稱重傳感器靈敏度的分散性和稱重傳感器線性度誤差等。因此，很難找到登高車(chē)衡各稱重傳感器輸出之間的明確函數(shù)解析式。以N-1路正常傳感器的稱重信號(hào)為輸入，利用RBFNN逼近，可完成稱重傳感器j的輸出估計(jì)。 稱重傳感器j的關(guān)聯(lián)模型圖中，j1x%為稱重傳感器j的預(yù)測(cè)輸出，m為隱層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)；W1為連接RBFNN隱層至輸出層的權(quán)矢量，W=(w10,w11,w12,…,w1m)T，其中w10=b1；b1為輸出層偏置值；H為徑向基函數(shù)矢量（即隱層節(jié)點(diǎn)輸出），且H=(h0,h1,h2,…,hm)T，其中h0=1。如果采用高斯函數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)的基函數(shù)，X為輸入矢量，即X=(x1,x2,…,xj-1,xj+1,…,xN)T；rl為第l個(gè)節(jié)點(diǎn)的擴(kuò)展常數(shù)；Cl為第l個(gè)節(jié)點(diǎn)的中心矢量，Cl=(c1,l,c2,l,…,cN-1,l) 為歐幾里德距離。利用梯度法、聚類法、正交*小二乘法等，可實(shí)現(xiàn)對(duì)RBFNN的訓(xùn)練。

     稱重傳感器輸出關(guān)聯(lián)模型的梯度訓(xùn)練法,  稱重傳感器輸出信號(hào)關(guān)聯(lián)模型的梯度訓(xùn)練方法通過(guò)*小化目標(biāo)函數(shù)，實(shí)現(xiàn)各隱層節(jié)點(diǎn)的擴(kuò)展常數(shù)rl、中心矢量Cl、輸出權(quán)值W1和偏置值b1的調(diào)節(jié)。設(shè)yti為網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)輸出，則RBFNN學(xué)習(xí)的目標(biāo)函數(shù)  ，βi為遺忘因子；ei為誤差信號(hào)，F(xiàn)(X)為RBFNN函數(shù)�？紤]到所有訓(xùn)練樣本、遺忘因子βi和學(xué)習(xí)率μ的影響，Cl、rl、w1l和b1的調(diào)節(jié)量分別為.  稱重傳感器輸出關(guān)聯(lián)模型的聚類訓(xùn)練法稱重傳感器輸出關(guān)聯(lián)模型（即關(guān)聯(lián)模型1）的聚類訓(xùn)練法首先采用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法（如K-means算法）確定關(guān)聯(lián)模型中m個(gè)隱層節(jié)點(diǎn)的中心矢量Cl，并根據(jù)各中心之間的距離確定隱層節(jié)點(diǎn)的擴(kuò)展常數(shù)rl，然后用有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法（如LMS法）訓(xùn)練各隱層節(jié)點(diǎn)的輸出權(quán)值w1l和偏置值b1。設(shè)第i次迭代時(shí)的聚類中心，相應(yīng)的聚類域。利用K-means算法可以確定中心矢量Cl和擴(kuò)展常數(shù)rl，即（1）從輸入樣本中隨機(jī)選取m個(gè)不同的初始聚類中心；（2）計(jì)算所有輸入樣本與聚類中心的距離；

    （3）將輸入樣本X按照*小距離原則對(duì)其進(jìn)行分類，當(dāng)X=X−Ci時(shí)，X被歸入第l類，即()lX∈Ai；（4）計(jì)算各類新的聚類中心，Nl為第l個(gè)聚類域Al(i)中包含的樣本數(shù)；（5）如果Ci+≠Ci，轉(zhuǎn)到步驟（2）；否則聚類結(jié)束，并開(kāi)始確定擴(kuò)展常數(shù)；（6）根據(jù)各聚類中心之間的距離確定各隱層節(jié)點(diǎn)的擴(kuò)展常數(shù)，即llr=αd（3.10）式中，α為重疊系數(shù)，dl為第l個(gè)聚類中心與其它*近聚類中心之間的距離，=Ci−Ci中心矢量和擴(kuò)展常數(shù)確定后，利用LMS算法（*小二乘法）即可確定輸出權(quán)值W1和偏置值b1。當(dāng)關(guān)聯(lián)模型輸入矢量為X時(shí)，其中，ytn為目標(biāo)輸出值，n=1,2,…,M1。令訓(xùn)練誤差e為   則當(dāng)滿足T1minmin 時(shí)，即可求得關(guān)聯(lián)模型的輸出權(quán)值W1和偏置值b1，此時(shí)有ty+W=H W=(b1,W1)T，H+為的H的廣義逆矩陣.  

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